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深度学习的基本原理和方法(深度学习的三种典型方法)

5、 深度学习是一类模式分析方法的统称,就具体研究内容而言,主要涉及三类方法:(1)基于卷积运算的神经网络系统,即卷积神经网络(CNN)。 (2)基于多层神经元的自编码神经网络,包括自编码( Auto encoder)以及近年来受到广泛关注的稀疏编码两类( Sparse Coding)。

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3、 教学资源是学习的起点和基础。 因此,深度学习的第一步就是选择和确定教学资源。 不是每一课教材内容都有必要进行深度学习,在选择时应当遵循以下三个原则:学习内容具有综合性。 注重同学科前后知识的关联性和系统性,必要时还需要融入课本之外的诸多知识,才能更好地理解学科内容,化解问题。

2、 深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本。